SlideShare una empresa de Scribd logo
M EDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
O POSICIÓN
Medidas de tendencia central o posición

Corresponden a valores que generalmente se
ubican en la parte central de un conjunto de datos.

Forma como los datos pueden condensarse en un
solo valor central alrededor del cual todos los datos
muéstrales se distribuyen.

Las mas importantes son :

    Media: Aritmética y Aritmética ponderada.
    Mediana.
    Moda.

M EDIA A RITMÉTICA
   Es la suma de todas las observaciones dividida entre el
    número total de observaciones.
   Expresada de forma más intuitiva, podemos decir que la
    media aritmética es la cantidad total de la variable
    distribuida a partes iguales entre cada observación.
   Por ejemplo, si en una habitación hay tres personas, la
    media de dinero que tienen en sus bolsillos sería el
    resultado de tomar todo el dinero de los tres y dividirlo a
    partes iguales entre cada uno de ellos.
    Es decir, la media es una forma de resumir la información
    de una distribución (dinero en el bolsillo) suponiendo que
    cada observación (persona) tendría la misma cantidad de
    la variable.
C ÁLCULO DE LA MEDIA
                              ARITMÉTICA


                                    n
Para datos no                               xi
                                    i 1
 agrupados:                   X
                                         n


                                    k

Para datos                              mi f i
                                   i 1
 agrupados:                   X
                                         n
 Donde:   m i:   punto medio de la clase i
          fi:    frecuencia absoluta de la clase i
M EDIANA


   Es el valor que ocupa la posición
    central de un conjunto de
    observaciones, una vez que han sido
    ordenados en forma ascendente o
    descendente.
   Divide al conjunto de datos en dos
    partes iguales.
C ÁLCULO DE LA MEDIANA

Para datos no                      Para datos agrupados
agrupados:
 Si n es impar: posición       clase mediana es la que
 donde se ubica la               contiene a la observación
 mediana es igual a              que ocupa la posición n/2.
 (n+1)/2.                                    n 1
                                                    F ( xm 1 )
                                Md    Lm      2                Cm
 Si n es par: (n+1)/2 no                       f ( xm )
 es entero, por lo tanto
                            Donde:
 la mediana será igual      Lm: límite inferior de la clase mediana.
 al promedio de las dos      F(xm-1): frecuencia acumulada de la clase
 posiciones centrales.      anterior a la clase mediana.
                             f(xm): frecuencia absoluta de la clase
                            mediana
                             Cm: amplitud de la clase mediana.
MODA
   Observación o clase que tiene la
    mayor frecuencia en un conjunto de
    observaciones.
   Un conjunto de datos puede ser
    unimodal, bimodal o multimodal.
   Es la única medida de tendencia
    central que se puede determinar
    para datos de tipo cualitativo.
C ÁLCULO DE LA MODA
   Para datos no        la observación que más
    agrupados:           se repite.


   Para datos         Mo     Lim          1
                                                   Cm
    agrupados:                         1       2

Donde: L i m : límite inferior de la clase modal.
          1 : diferencia entre fi de la clase modal y la
              anterior.
         2 : diferencia entre fi de la clase modal y la
              posterior.
       Cm : amplitud de la clase modal
             (clase de mayor frecuencia).
R ELACIÓN   ENTRE LA MEDIA , LA
            MEDIANA Y LA MODA
P ROPIEDADES ,    VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE
                                          LA MEDIA

 Propiedades:
    La suma de las diferencias entre las media
     muestral y el valor de cada observación es
     cero.


    La media de una constante es la constante.


    Si todas las observaciones xi se multiplican
     por una constante a, la X también se debe
     multiplicar por ese mismo valor constante.
P ROPIEDADES ,     VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE
                                                        LA MEDIA

            o Si se somete a una variable estadística X a un cambio
            de origen y escala, Y = a + b X, la media aritmética de
            dicha variable X varía en la misma proporción.
            o La media de la suma de dos variables es igual a la
            suma de sus medias.
Ventajas:
   Emplea en su cálculo toda la información disponible.
   Se expresa en las mismas unidades que la variable en
    estudio.
   Es el centro de gravedad de toda la distribución,
    representando a todos los valores observados.
   Es una valor único.
P ROPIEDADES ,      VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE
                                              LA MEDIA

Ventajas:
   Emplea en su cálculo toda la información disponible.
   Se expresa en las mismas unidades que la variable en
    estudio.
   Es el centro de gravedad de toda la distribución,
    representando a todos los valores observados.
   Es una valor único.
  Se trata de un concepto familiar para la mayoría de
las personas.
Es útil para llevar a cabo procedimientos estadísticos
como la comparación de medias de varios conjuntos de
datos.
P ROPIEDADES ,    VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE
                                          LA MEDIA

 Desventajas:
    Se ve adversamente afectada por valores
     extremos, perdiendo representatividad.
    Si el conjunto de datos es muy grande puede ser
     tedioso su cálculo manual.
    No se puede calcular para datos cualitativos.
    No se puede calcular para datos que tengan
     clases de extremo abierto, tanto superior como
     inferior.
Ventajas y desventajas de la mediana
Ventajas:
   Fácil de calcular si el número de observaciones
    no es muy grande.
   No se ve influenciada por valores extremos, ya
    que solo influyen los valores centrales.
   Fácil de entender.
   Se puede calcular para cualquier tipos de datos
    cuantitativos, incluso los datos con clase de
    extremo abierto.
   Es la medida de tendencia central más
    representativa en el caso de variables que solo
    admiten la escala ordinal.
VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA MEDIANA



Desventajas:
   No utiliza en su “cálculo” toda la información
    disponible.
   No pondera cada valor por el número de
    veces que se ha repetido.
   Hay que ordenar los datos antes de
    determinarla.
VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA MODA

Ventajas:
   No requiere cálculos.
   Puede usarse para datos tanto cuantitativos
    como cualitativos.
   Fácil de interpretar.
   No se ve influenciada por valores extremos.
   Se puede calcular en clases de extremo abierto.
VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA MODA

Desventajas:
   Para conjuntos pequeños de datos su valor no
    tiene casi utilidad, si es que de hecho existe.
    Solo tiene significado en el caso de una gran
    cantidad de datos.
   No utiliza toda la información disponible.
   No siempre existe, si los datos no se repiten.
   En ocasiones, el azar hace que una sola
    observación se no representativa se el valor más
    frecuente del conjunto de datos.
   Difícil de interpretar si los datos tiene 3 o más
    modas.
Medidas de tendencia central o posición

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Datos agrupados y datos no agrupados
Datos agrupados y datos no agrupadosDatos agrupados y datos no agrupados
Datos agrupados y datos no agrupados
CONDOMINIO VILLAS NIZUC
 
Medidas de Dispersión..pdf
Medidas de Dispersión..pdfMedidas de Dispersión..pdf
Medidas de Dispersión..pdf
Carlos Franco
 
Coeficiente de asimetría de pearson
Coeficiente de asimetría de pearsonCoeficiente de asimetría de pearson
Coeficiente de asimetría de pearson
carlosrv0
 
Correlacion lineal
Correlacion linealCorrelacion lineal
Correlacion lineal
innovalabcun
 
Medidas de tendencia central
Medidas de tendencia centralMedidas de tendencia central
Medidas de tendencia central
I.U.P "Santiago Mariño"
 
Estadistica MI-23
Estadistica MI-23Estadistica MI-23
Estadistica MI-23
knoshie
 
Mapa conceptual
Mapa conceptualMapa conceptual
Mapa conceptual
cannia
 
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENT
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENTDISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENT
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENT
Jonatan Gabriel Linares
 
ORGANIZACIÓN DE DATOS- ESTADISTICA
ORGANIZACIÓN DE DATOS- ESTADISTICAORGANIZACIÓN DE DATOS- ESTADISTICA
ORGANIZACIÓN DE DATOS- ESTADISTICA
Hebe Ariadnna Lara
 
Análisis de correlación y regresión lineal simple
Análisis de correlación y regresión lineal simpleAnálisis de correlación y regresión lineal simple
Análisis de correlación y regresión lineal simple
Joan Fernando Chipia Lobo
 
Ordenamiento de datos en estadistica iv (1)
Ordenamiento de datos en estadistica iv (1)Ordenamiento de datos en estadistica iv (1)
Ordenamiento de datos en estadistica iv (1)
YULIANA ROSAS
 
Gráficos estadísticos diapositiva
Gráficos estadísticos diapositivaGráficos estadísticos diapositiva
Gráficos estadísticos diapositiva
karenalfonseca02
 
Estadística Inferencial
Estadística Inferencial Estadística Inferencial
Estadística Inferencial
Willian Delgado
 
Desviacion estandar
Desviacion estandarDesviacion estandar
Desviacion estandar
Leandro Pantoja
 
Medidas de dispersión, variación o variabilidad
Medidas de dispersión, variación o variabilidadMedidas de dispersión, variación o variabilidad
Medidas de dispersión, variación o variabilidad
Enedina Rodriguez
 
Módulo de estadística
Módulo de estadísticaMódulo de estadística
Módulo de estadística
Mariano Rocamundi
 
Medidas de Dispersion
Medidas de DispersionMedidas de Dispersion
Medidas de Dispersion
Kirito777
 
Presentación Escalas de Medición
Presentación Escalas de MediciónPresentación Escalas de Medición
Presentación Escalas de Medición
JoseBello49
 
Distribucion de frecuencias
Distribucion de frecuenciasDistribucion de frecuencias
Distribucion de frecuencias
biomecanicaestadistica
 
Mapa-conceptual-de-la-Estadistica-5.pptx
Mapa-conceptual-de-la-Estadistica-5.pptxMapa-conceptual-de-la-Estadistica-5.pptx
Mapa-conceptual-de-la-Estadistica-5.pptx
angel alvarez
 

La actualidad más candente (20)

Datos agrupados y datos no agrupados
Datos agrupados y datos no agrupadosDatos agrupados y datos no agrupados
Datos agrupados y datos no agrupados
 
Medidas de Dispersión..pdf
Medidas de Dispersión..pdfMedidas de Dispersión..pdf
Medidas de Dispersión..pdf
 
Coeficiente de asimetría de pearson
Coeficiente de asimetría de pearsonCoeficiente de asimetría de pearson
Coeficiente de asimetría de pearson
 
Correlacion lineal
Correlacion linealCorrelacion lineal
Correlacion lineal
 
Medidas de tendencia central
Medidas de tendencia centralMedidas de tendencia central
Medidas de tendencia central
 
Estadistica MI-23
Estadistica MI-23Estadistica MI-23
Estadistica MI-23
 
Mapa conceptual
Mapa conceptualMapa conceptual
Mapa conceptual
 
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENT
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENTDISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENT
DISTRIBUCION DE JI-CUADRADO, FISHER Y T-STUDENT
 
ORGANIZACIÓN DE DATOS- ESTADISTICA
ORGANIZACIÓN DE DATOS- ESTADISTICAORGANIZACIÓN DE DATOS- ESTADISTICA
ORGANIZACIÓN DE DATOS- ESTADISTICA
 
Análisis de correlación y regresión lineal simple
Análisis de correlación y regresión lineal simpleAnálisis de correlación y regresión lineal simple
Análisis de correlación y regresión lineal simple
 
Ordenamiento de datos en estadistica iv (1)
Ordenamiento de datos en estadistica iv (1)Ordenamiento de datos en estadistica iv (1)
Ordenamiento de datos en estadistica iv (1)
 
Gráficos estadísticos diapositiva
Gráficos estadísticos diapositivaGráficos estadísticos diapositiva
Gráficos estadísticos diapositiva
 
Estadística Inferencial
Estadística Inferencial Estadística Inferencial
Estadística Inferencial
 
Desviacion estandar
Desviacion estandarDesviacion estandar
Desviacion estandar
 
Medidas de dispersión, variación o variabilidad
Medidas de dispersión, variación o variabilidadMedidas de dispersión, variación o variabilidad
Medidas de dispersión, variación o variabilidad
 
Módulo de estadística
Módulo de estadísticaMódulo de estadística
Módulo de estadística
 
Medidas de Dispersion
Medidas de DispersionMedidas de Dispersion
Medidas de Dispersion
 
Presentación Escalas de Medición
Presentación Escalas de MediciónPresentación Escalas de Medición
Presentación Escalas de Medición
 
Distribucion de frecuencias
Distribucion de frecuenciasDistribucion de frecuencias
Distribucion de frecuencias
 
Mapa-conceptual-de-la-Estadistica-5.pptx
Mapa-conceptual-de-la-Estadistica-5.pptxMapa-conceptual-de-la-Estadistica-5.pptx
Mapa-conceptual-de-la-Estadistica-5.pptx
 

Similar a Medidas de tendencia central o posición

Estadistica descriptivamedidas
Estadistica descriptivamedidasEstadistica descriptivamedidas
Estadistica descriptivamedidas
ElenaCoba1
 
11 Estadistica Descriptiva
11 Estadistica Descriptiva11 Estadistica Descriptiva
11 Estadistica Descriptiva
Luis Fernando Aguas Bucheli
 
Importancia de la estadistica
Importancia de la estadisticaImportancia de la estadistica
Importancia de la estadistica
Genoveva Tapia
 
Modulo 5 medidas descriptivas
Modulo 5 medidas descriptivasModulo 5 medidas descriptivas
Modulo 5 medidas descriptivas
tayraflores
 
Medidas de Posición y Disersión
Medidas de Posición y DisersiónMedidas de Posición y Disersión
Medidas de Posición y Disersión
Juan Andrés Serrano Carrasco
 
Estadistica descriptiva básica
Estadistica descriptiva básicaEstadistica descriptiva básica
Estadistica descriptiva básica
Jasmin Cuba
 
Revista Control de calidad
Revista Control de calidadRevista Control de calidad
Revista Control de calidad
Joseht Flores Jr.
 
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL PARA DATOS AGRUPADOS
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL PARA DATOS AGRUPADOSMEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL PARA DATOS AGRUPADOS
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL PARA DATOS AGRUPADOS
WiliDj Ascanta
 
Medidas de Tendencia Central
Medidas de Tendencia CentralMedidas de Tendencia Central
Medidas de Tendencia Central
Nefi Jacob López Barreiro
 
Estadísticas
EstadísticasEstadísticas
Estadísticas
Jorvy Gonzalez
 
METODOS ESTADÍSTICOS I, SEGUNDA Y TERCERA clase.pptx
METODOS ESTADÍSTICOS I, SEGUNDA Y TERCERA clase.pptxMETODOS ESTADÍSTICOS I, SEGUNDA Y TERCERA clase.pptx
METODOS ESTADÍSTICOS I, SEGUNDA Y TERCERA clase.pptx
franciscocuevas2190
 
Revista
RevistaRevista
estadistica2020-medidasdetendenciacentral-200405142046(2).pptx
estadistica2020-medidasdetendenciacentral-200405142046(2).pptxestadistica2020-medidasdetendenciacentral-200405142046(2).pptx
estadistica2020-medidasdetendenciacentral-200405142046(2).pptx
christianshirleycald1
 
Presentacion medidas de tendencua central
Presentacion medidas de tendencua centralPresentacion medidas de tendencua central
Presentacion medidas de tendencua central
Luz Alfonso
 
Medidas de tendencia central
Medidas de tendencia centralMedidas de tendencia central
Medidas de tendencia central
keremcitha
 
Presentación estadistica adolfo bravo medidas de tendencia central
Presentación estadistica  adolfo bravo    medidas de tendencia centralPresentación estadistica  adolfo bravo    medidas de tendencia central
Presentación estadistica adolfo bravo medidas de tendencia central
Adolfo Bravo
 
Juneisy diapositiva
Juneisy diapositivaJuneisy diapositiva
Juneisy diapositiva
Anabell Barroso
 
Mediana
MedianaMediana
Mediana
Ligaman
 
mediana
medianamediana
mediana
Ligaman
 
Taller n°4 estadistica i medidas de tendencia central
Taller n°4 estadistica i medidas de tendencia centralTaller n°4 estadistica i medidas de tendencia central
Taller n°4 estadistica i medidas de tendencia central
Aroldo Emilio Velasquez Trujillo
 

Similar a Medidas de tendencia central o posición (20)

Estadistica descriptivamedidas
Estadistica descriptivamedidasEstadistica descriptivamedidas
Estadistica descriptivamedidas
 
11 Estadistica Descriptiva
11 Estadistica Descriptiva11 Estadistica Descriptiva
11 Estadistica Descriptiva
 
Importancia de la estadistica
Importancia de la estadisticaImportancia de la estadistica
Importancia de la estadistica
 
Modulo 5 medidas descriptivas
Modulo 5 medidas descriptivasModulo 5 medidas descriptivas
Modulo 5 medidas descriptivas
 
Medidas de Posición y Disersión
Medidas de Posición y DisersiónMedidas de Posición y Disersión
Medidas de Posición y Disersión
 
Estadistica descriptiva básica
Estadistica descriptiva básicaEstadistica descriptiva básica
Estadistica descriptiva básica
 
Revista Control de calidad
Revista Control de calidadRevista Control de calidad
Revista Control de calidad
 
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL PARA DATOS AGRUPADOS
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL PARA DATOS AGRUPADOSMEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL PARA DATOS AGRUPADOS
MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL PARA DATOS AGRUPADOS
 
Medidas de Tendencia Central
Medidas de Tendencia CentralMedidas de Tendencia Central
Medidas de Tendencia Central
 
Estadísticas
EstadísticasEstadísticas
Estadísticas
 
METODOS ESTADÍSTICOS I, SEGUNDA Y TERCERA clase.pptx
METODOS ESTADÍSTICOS I, SEGUNDA Y TERCERA clase.pptxMETODOS ESTADÍSTICOS I, SEGUNDA Y TERCERA clase.pptx
METODOS ESTADÍSTICOS I, SEGUNDA Y TERCERA clase.pptx
 
Revista
RevistaRevista
Revista
 
estadistica2020-medidasdetendenciacentral-200405142046(2).pptx
estadistica2020-medidasdetendenciacentral-200405142046(2).pptxestadistica2020-medidasdetendenciacentral-200405142046(2).pptx
estadistica2020-medidasdetendenciacentral-200405142046(2).pptx
 
Presentacion medidas de tendencua central
Presentacion medidas de tendencua centralPresentacion medidas de tendencua central
Presentacion medidas de tendencua central
 
Medidas de tendencia central
Medidas de tendencia centralMedidas de tendencia central
Medidas de tendencia central
 
Presentación estadistica adolfo bravo medidas de tendencia central
Presentación estadistica  adolfo bravo    medidas de tendencia centralPresentación estadistica  adolfo bravo    medidas de tendencia central
Presentación estadistica adolfo bravo medidas de tendencia central
 
Juneisy diapositiva
Juneisy diapositivaJuneisy diapositiva
Juneisy diapositiva
 
Mediana
MedianaMediana
Mediana
 
mediana
medianamediana
mediana
 
Taller n°4 estadistica i medidas de tendencia central
Taller n°4 estadistica i medidas de tendencia centralTaller n°4 estadistica i medidas de tendencia central
Taller n°4 estadistica i medidas de tendencia central
 

Más de Enedina Rodriguez

Bloque Academico
Bloque AcademicoBloque Academico
Bloque Academico
Enedina Rodriguez
 
taller de enseñanza de la matematica
taller de enseñanza de la matematica taller de enseñanza de la matematica
taller de enseñanza de la matematica
Enedina Rodriguez
 
Representacion grafica 2
Representacion grafica 2Representacion grafica 2
Representacion grafica 2
Enedina Rodriguez
 
Representacion grafica 2
Representacion grafica 2Representacion grafica 2
Representacion grafica 2
Enedina Rodriguez
 
Representacion grafica
Representacion graficaRepresentacion grafica
Representacion grafica
Enedina Rodriguez
 
Distribución de frecuencias
Distribución de frecuenciasDistribución de frecuencias
Distribución de frecuencias
Enedina Rodriguez
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
Enedina Rodriguez
 
Pacie bloque 0
Pacie bloque 0Pacie bloque 0
Pacie bloque 0
Enedina Rodriguez
 

Más de Enedina Rodriguez (8)

Bloque Academico
Bloque AcademicoBloque Academico
Bloque Academico
 
taller de enseñanza de la matematica
taller de enseñanza de la matematica taller de enseñanza de la matematica
taller de enseñanza de la matematica
 
Representacion grafica 2
Representacion grafica 2Representacion grafica 2
Representacion grafica 2
 
Representacion grafica 2
Representacion grafica 2Representacion grafica 2
Representacion grafica 2
 
Representacion grafica
Representacion graficaRepresentacion grafica
Representacion grafica
 
Distribución de frecuencias
Distribución de frecuenciasDistribución de frecuencias
Distribución de frecuencias
 
Estadistica
EstadisticaEstadistica
Estadistica
 
Pacie bloque 0
Pacie bloque 0Pacie bloque 0
Pacie bloque 0
 

Último

DESARROLLO DE LAS RELACIONES CON LOS STAKEHOLDERS.pdf
DESARROLLO DE LAS RELACIONES CON LOS STAKEHOLDERS.pdfDESARROLLO DE LAS RELACIONES CON LOS STAKEHOLDERS.pdf
DESARROLLO DE LAS RELACIONES CON LOS STAKEHOLDERS.pdf
JonathanCovena1
 
CINE COMO RECURSO DIDÁCTICO para utilizar en TUTORÍA
CINE COMO RECURSO DIDÁCTICO para utilizar en TUTORÍACINE COMO RECURSO DIDÁCTICO para utilizar en TUTORÍA
CINE COMO RECURSO DIDÁCTICO para utilizar en TUTORÍA
Fernández Gorka
 
FEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdf
FEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdfFEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdf
FEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdf
Jose Luis Jimenez Rodriguez
 
Papel histórico de los niños, jóvenes y adultos mayores en la historia nacional
Papel histórico de los niños, jóvenes y adultos mayores en la historia nacionalPapel histórico de los niños, jóvenes y adultos mayores en la historia nacional
Papel histórico de los niños, jóvenes y adultos mayores en la historia nacional
BrunoDiaz343346
 
Independencia de Chile, Causas internas y externas
Independencia de Chile, Causas internas y externasIndependencia de Chile, Causas internas y externas
Independencia de Chile, Causas internas y externas
canessamacarena
 
La vida de Martin Miguel de Güemes para niños de primaria
La vida de Martin Miguel de Güemes para niños de primariaLa vida de Martin Miguel de Güemes para niños de primaria
La vida de Martin Miguel de Güemes para niños de primaria
EricaCouly1
 
Compartir p4s.co Pitch Hackathon Template Plantilla final.pptx-2.pdf
Compartir p4s.co Pitch Hackathon Template Plantilla final.pptx-2.pdfCompartir p4s.co Pitch Hackathon Template Plantilla final.pptx-2.pdf
Compartir p4s.co Pitch Hackathon Template Plantilla final.pptx-2.pdf
JimmyDeveloperWebAnd
 
tema 7. Los siglos XVI y XVII ( resumen)
tema 7. Los siglos XVI y XVII ( resumen)tema 7. Los siglos XVI y XVII ( resumen)
tema 7. Los siglos XVI y XVII ( resumen)
saradocente
 
Los Dominios y Reinos de los Seres Vivos
Los Dominios y Reinos de los Seres VivosLos Dominios y Reinos de los Seres Vivos
Los Dominios y Reinos de los Seres Vivos
karlafreire0608
 
1.- manual-para-la-creacion-33-dias-de-manifestacion-ulises-sampe.pdf
1.- manual-para-la-creacion-33-dias-de-manifestacion-ulises-sampe.pdf1.- manual-para-la-creacion-33-dias-de-manifestacion-ulises-sampe.pdf
1.- manual-para-la-creacion-33-dias-de-manifestacion-ulises-sampe.pdf
MiNeyi1
 
CALCULO DE AMORTIZACION DE UN PRESTAMO.pdf
CALCULO DE AMORTIZACION DE UN PRESTAMO.pdfCALCULO DE AMORTIZACION DE UN PRESTAMO.pdf
CALCULO DE AMORTIZACION DE UN PRESTAMO.pdf
cesareduvr95
 
Qué entra en el examen de Geografía.pptx
Qué entra en el examen de Geografía.pptxQué entra en el examen de Geografía.pptx
Qué entra en el examen de Geografía.pptx
saradocente
 
Lecciones 11 Esc. Sabática. El conflicto inminente docx
Lecciones 11 Esc. Sabática. El conflicto inminente docxLecciones 11 Esc. Sabática. El conflicto inminente docx
Lecciones 11 Esc. Sabática. El conflicto inminente docx
Alejandrino Halire Ccahuana
 
MATERIAL ESCOLAR 2024-2025 3 AÑOS CEIP SAN CRISTÓBAL
MATERIAL ESCOLAR 2024-2025 3 AÑOS CEIP SAN CRISTÓBALMATERIAL ESCOLAR 2024-2025 3 AÑOS CEIP SAN CRISTÓBAL
MATERIAL ESCOLAR 2024-2025 3 AÑOS CEIP SAN CRISTÓBAL
Ana Fernandez
 
Presentación de la historia de PowerPoint y sus características más relevantes.
Presentación de la historia de PowerPoint y sus características más relevantes.Presentación de la historia de PowerPoint y sus características más relevantes.
Presentación de la historia de PowerPoint y sus características más relevantes.
genesiscabezas469
 
Desarrollo-Embrionario-y-Diferenciacion-Celular.pptx
Desarrollo-Embrionario-y-Diferenciacion-Celular.pptxDesarrollo-Embrionario-y-Diferenciacion-Celular.pptx
Desarrollo-Embrionario-y-Diferenciacion-Celular.pptx
TatianaHerrera46
 
Mi Comunidad En El Sector Monterrey-Poste Blanco
Mi Comunidad En El Sector Monterrey-Poste BlancoMi Comunidad En El Sector Monterrey-Poste Blanco
Mi Comunidad En El Sector Monterrey-Poste Blanco
Ruth Noemí Soto Villegas
 
Gracias papá hombre_letra y acordes de guitarra.pdf
Gracias papá hombre_letra y acordes de guitarra.pdfGracias papá hombre_letra y acordes de guitarra.pdf
Gracias papá hombre_letra y acordes de guitarra.pdf
Ani Ann
 
Eureka 2024 ideas y dudas para la feria de Ciencias
Eureka 2024 ideas y dudas para la feria de CienciasEureka 2024 ideas y dudas para la feria de Ciencias
Eureka 2024 ideas y dudas para la feria de Ciencias
arianet3011
 
p4s.co Ecosistema de Ecosistemas - Diagrama.pdf
p4s.co Ecosistema de Ecosistemas - Diagrama.pdfp4s.co Ecosistema de Ecosistemas - Diagrama.pdf
p4s.co Ecosistema de Ecosistemas - Diagrama.pdf
DavidCamiloMosquera
 

Último (20)

DESARROLLO DE LAS RELACIONES CON LOS STAKEHOLDERS.pdf
DESARROLLO DE LAS RELACIONES CON LOS STAKEHOLDERS.pdfDESARROLLO DE LAS RELACIONES CON LOS STAKEHOLDERS.pdf
DESARROLLO DE LAS RELACIONES CON LOS STAKEHOLDERS.pdf
 
CINE COMO RECURSO DIDÁCTICO para utilizar en TUTORÍA
CINE COMO RECURSO DIDÁCTICO para utilizar en TUTORÍACINE COMO RECURSO DIDÁCTICO para utilizar en TUTORÍA
CINE COMO RECURSO DIDÁCTICO para utilizar en TUTORÍA
 
FEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdf
FEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdfFEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdf
FEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdf
 
Papel histórico de los niños, jóvenes y adultos mayores en la historia nacional
Papel histórico de los niños, jóvenes y adultos mayores en la historia nacionalPapel histórico de los niños, jóvenes y adultos mayores en la historia nacional
Papel histórico de los niños, jóvenes y adultos mayores en la historia nacional
 
Independencia de Chile, Causas internas y externas
Independencia de Chile, Causas internas y externasIndependencia de Chile, Causas internas y externas
Independencia de Chile, Causas internas y externas
 
La vida de Martin Miguel de Güemes para niños de primaria
La vida de Martin Miguel de Güemes para niños de primariaLa vida de Martin Miguel de Güemes para niños de primaria
La vida de Martin Miguel de Güemes para niños de primaria
 
Compartir p4s.co Pitch Hackathon Template Plantilla final.pptx-2.pdf
Compartir p4s.co Pitch Hackathon Template Plantilla final.pptx-2.pdfCompartir p4s.co Pitch Hackathon Template Plantilla final.pptx-2.pdf
Compartir p4s.co Pitch Hackathon Template Plantilla final.pptx-2.pdf
 
tema 7. Los siglos XVI y XVII ( resumen)
tema 7. Los siglos XVI y XVII ( resumen)tema 7. Los siglos XVI y XVII ( resumen)
tema 7. Los siglos XVI y XVII ( resumen)
 
Los Dominios y Reinos de los Seres Vivos
Los Dominios y Reinos de los Seres VivosLos Dominios y Reinos de los Seres Vivos
Los Dominios y Reinos de los Seres Vivos
 
1.- manual-para-la-creacion-33-dias-de-manifestacion-ulises-sampe.pdf
1.- manual-para-la-creacion-33-dias-de-manifestacion-ulises-sampe.pdf1.- manual-para-la-creacion-33-dias-de-manifestacion-ulises-sampe.pdf
1.- manual-para-la-creacion-33-dias-de-manifestacion-ulises-sampe.pdf
 
CALCULO DE AMORTIZACION DE UN PRESTAMO.pdf
CALCULO DE AMORTIZACION DE UN PRESTAMO.pdfCALCULO DE AMORTIZACION DE UN PRESTAMO.pdf
CALCULO DE AMORTIZACION DE UN PRESTAMO.pdf
 
Qué entra en el examen de Geografía.pptx
Qué entra en el examen de Geografía.pptxQué entra en el examen de Geografía.pptx
Qué entra en el examen de Geografía.pptx
 
Lecciones 11 Esc. Sabática. El conflicto inminente docx
Lecciones 11 Esc. Sabática. El conflicto inminente docxLecciones 11 Esc. Sabática. El conflicto inminente docx
Lecciones 11 Esc. Sabática. El conflicto inminente docx
 
MATERIAL ESCOLAR 2024-2025 3 AÑOS CEIP SAN CRISTÓBAL
MATERIAL ESCOLAR 2024-2025 3 AÑOS CEIP SAN CRISTÓBALMATERIAL ESCOLAR 2024-2025 3 AÑOS CEIP SAN CRISTÓBAL
MATERIAL ESCOLAR 2024-2025 3 AÑOS CEIP SAN CRISTÓBAL
 
Presentación de la historia de PowerPoint y sus características más relevantes.
Presentación de la historia de PowerPoint y sus características más relevantes.Presentación de la historia de PowerPoint y sus características más relevantes.
Presentación de la historia de PowerPoint y sus características más relevantes.
 
Desarrollo-Embrionario-y-Diferenciacion-Celular.pptx
Desarrollo-Embrionario-y-Diferenciacion-Celular.pptxDesarrollo-Embrionario-y-Diferenciacion-Celular.pptx
Desarrollo-Embrionario-y-Diferenciacion-Celular.pptx
 
Mi Comunidad En El Sector Monterrey-Poste Blanco
Mi Comunidad En El Sector Monterrey-Poste BlancoMi Comunidad En El Sector Monterrey-Poste Blanco
Mi Comunidad En El Sector Monterrey-Poste Blanco
 
Gracias papá hombre_letra y acordes de guitarra.pdf
Gracias papá hombre_letra y acordes de guitarra.pdfGracias papá hombre_letra y acordes de guitarra.pdf
Gracias papá hombre_letra y acordes de guitarra.pdf
 
Eureka 2024 ideas y dudas para la feria de Ciencias
Eureka 2024 ideas y dudas para la feria de CienciasEureka 2024 ideas y dudas para la feria de Ciencias
Eureka 2024 ideas y dudas para la feria de Ciencias
 
p4s.co Ecosistema de Ecosistemas - Diagrama.pdf
p4s.co Ecosistema de Ecosistemas - Diagrama.pdfp4s.co Ecosistema de Ecosistemas - Diagrama.pdf
p4s.co Ecosistema de Ecosistemas - Diagrama.pdf
 

Medidas de tendencia central o posición

  • 1. M EDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL O POSICIÓN
  • 2. Medidas de tendencia central o posición Corresponden a valores que generalmente se ubican en la parte central de un conjunto de datos. Forma como los datos pueden condensarse en un solo valor central alrededor del cual todos los datos muéstrales se distribuyen. Las mas importantes son : Media: Aritmética y Aritmética ponderada. Mediana. Moda. 
  • 3. M EDIA A RITMÉTICA  Es la suma de todas las observaciones dividida entre el número total de observaciones.  Expresada de forma más intuitiva, podemos decir que la media aritmética es la cantidad total de la variable distribuida a partes iguales entre cada observación.  Por ejemplo, si en una habitación hay tres personas, la media de dinero que tienen en sus bolsillos sería el resultado de tomar todo el dinero de los tres y dividirlo a partes iguales entre cada uno de ellos. Es decir, la media es una forma de resumir la información de una distribución (dinero en el bolsillo) suponiendo que cada observación (persona) tendría la misma cantidad de la variable.
  • 4. C ÁLCULO DE LA MEDIA ARITMÉTICA n Para datos no xi i 1 agrupados: X n k Para datos mi f i i 1 agrupados: X n Donde: m i: punto medio de la clase i fi: frecuencia absoluta de la clase i
  • 5. M EDIANA  Es el valor que ocupa la posición central de un conjunto de observaciones, una vez que han sido ordenados en forma ascendente o descendente.  Divide al conjunto de datos en dos partes iguales.
  • 6. C ÁLCULO DE LA MEDIANA Para datos no Para datos agrupados agrupados:  Si n es impar: posición  clase mediana es la que donde se ubica la contiene a la observación mediana es igual a que ocupa la posición n/2. (n+1)/2. n 1 F ( xm 1 ) Md Lm 2 Cm  Si n es par: (n+1)/2 no f ( xm ) es entero, por lo tanto Donde: la mediana será igual Lm: límite inferior de la clase mediana. al promedio de las dos F(xm-1): frecuencia acumulada de la clase posiciones centrales. anterior a la clase mediana. f(xm): frecuencia absoluta de la clase mediana Cm: amplitud de la clase mediana.
  • 7. MODA  Observación o clase que tiene la mayor frecuencia en un conjunto de observaciones.  Un conjunto de datos puede ser unimodal, bimodal o multimodal.  Es la única medida de tendencia central que se puede determinar para datos de tipo cualitativo.
  • 8. C ÁLCULO DE LA MODA  Para datos no la observación que más agrupados: se repite.  Para datos Mo Lim 1 Cm agrupados: 1 2 Donde: L i m : límite inferior de la clase modal. 1 : diferencia entre fi de la clase modal y la anterior. 2 : diferencia entre fi de la clase modal y la posterior. Cm : amplitud de la clase modal (clase de mayor frecuencia).
  • 9. R ELACIÓN ENTRE LA MEDIA , LA MEDIANA Y LA MODA
  • 10. P ROPIEDADES , VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA MEDIA Propiedades:  La suma de las diferencias entre las media muestral y el valor de cada observación es cero.  La media de una constante es la constante.  Si todas las observaciones xi se multiplican por una constante a, la X también se debe multiplicar por ese mismo valor constante.
  • 11. P ROPIEDADES , VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA MEDIA o Si se somete a una variable estadística X a un cambio de origen y escala, Y = a + b X, la media aritmética de dicha variable X varía en la misma proporción. o La media de la suma de dos variables es igual a la suma de sus medias. Ventajas:  Emplea en su cálculo toda la información disponible.  Se expresa en las mismas unidades que la variable en estudio.  Es el centro de gravedad de toda la distribución, representando a todos los valores observados.  Es una valor único.
  • 12. P ROPIEDADES , VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA MEDIA Ventajas:  Emplea en su cálculo toda la información disponible.  Se expresa en las mismas unidades que la variable en estudio.  Es el centro de gravedad de toda la distribución, representando a todos los valores observados.  Es una valor único.  Se trata de un concepto familiar para la mayoría de las personas. Es útil para llevar a cabo procedimientos estadísticos como la comparación de medias de varios conjuntos de datos.
  • 13. P ROPIEDADES , VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA MEDIA Desventajas:  Se ve adversamente afectada por valores extremos, perdiendo representatividad.  Si el conjunto de datos es muy grande puede ser tedioso su cálculo manual.  No se puede calcular para datos cualitativos.  No se puede calcular para datos que tengan clases de extremo abierto, tanto superior como inferior.
  • 14. Ventajas y desventajas de la mediana Ventajas:  Fácil de calcular si el número de observaciones no es muy grande.  No se ve influenciada por valores extremos, ya que solo influyen los valores centrales.  Fácil de entender.  Se puede calcular para cualquier tipos de datos cuantitativos, incluso los datos con clase de extremo abierto.  Es la medida de tendencia central más representativa en el caso de variables que solo admiten la escala ordinal.
  • 15. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA MEDIANA Desventajas:  No utiliza en su “cálculo” toda la información disponible.  No pondera cada valor por el número de veces que se ha repetido.  Hay que ordenar los datos antes de determinarla.
  • 16. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA MODA Ventajas:  No requiere cálculos.  Puede usarse para datos tanto cuantitativos como cualitativos.  Fácil de interpretar.  No se ve influenciada por valores extremos.  Se puede calcular en clases de extremo abierto.
  • 17. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA MODA Desventajas:  Para conjuntos pequeños de datos su valor no tiene casi utilidad, si es que de hecho existe. Solo tiene significado en el caso de una gran cantidad de datos.  No utiliza toda la información disponible.  No siempre existe, si los datos no se repiten.  En ocasiones, el azar hace que una sola observación se no representativa se el valor más frecuente del conjunto de datos.  Difícil de interpretar si los datos tiene 3 o más modas.